基于Sentinel-2影像的甘蔗种植区遥感提取方法——以广西崇左市为例

为了解决在多云雨天气与复杂地形条件下难以快速精准大面积绘制喀斯特山区甘蔗种植区的问题,亟须探究适用于喀斯特山区甘蔗种植区提取的方法。以广西壮族自治区崇左市为研究区域,利用Sentinel-2数据计算多种植被指数,根据Sentinel-2原始波段、光谱指数和纹理信息特征分析,选取地物训练样本,并引入DEM、土地利用等辅助识别特征变量,采用神经网络、随机森林、支持向量机3种机器学习方法,实现2018—2021年甘蔗种植区遥感提取,再利用Google Earth影像和统计数据进行精度评价。结果表明,基于Sentinel-2的甘蔗种植区遥感提取效果较好,崇左市甘蔗种植区总体分类精度均高于91%,κ系数均大于0.88;3种分类方法提取面积误差均值为-4.84%。2018—2021年,崇左市甘蔗种植面积趋于较平稳状态;主要甘蔗种植区以扶绥县、江州区、龙州县及大新县南部和宁明县北部为主。Sentinel-2数据在识别地类复杂多样、农田极其碎片和多云天气频繁等特点的作物信息方面具有较好潜力。     

基于地块单元的甘蔗种植适宜性评价

[目的]对广西崇左市江州区甘蔗种植适宜性进行评价,为甘蔗产业布局的调整提供科学依据.[方法]基于广西崇左市江州区2016年甘蔗作物地块矢量数据,选取土壤、地形、气象和经济4个因子共16个评价指标,利用层次分析法及加权指数和模型评价江州区甘蔗种植适宜性,根据评价结果采用GIS技术将甘蔗种植划分为最适宜、适宜、次适宜和不适宜区域.[结果]将甘蔗种植最适宜和适宜面积与部分"双高"基地(高产高糖糖料蔗基地)面积进行比较,结果显示二者差异较小,评价结果与实际情况基本吻合.崇左市江州区濑湍镇甘蔗种植最适宜区面积为3799.80 ha,占最适宜区总面积的36.90%;崇左市新和镇甘蔗种植不适宜区面积共177.85 ha,占不适宜区总面积的28.84%.[结论]为了科学、合理及有效地利用土地资源,提高甘蔗产量,建议新增"双高"基地,可调整广西崇左市江州区甘蔗布局区域向濑湍镇、罗白乡、太平街道、驮卢镇和左州镇等地发展.     

多时相高分一号影像在丘陵地区大宗农作物提取中的应用

【目的】基于多时相的高分一号(GF-1)影像,利用面向地块对象分类法提取广西崇左市江州区大宗农作物种植面积,为南方多云雨丘陵地区提取作物信息提供参考。【方法】以2 m分辨率的GF-1影像为数据源,采用人机交互的方式准确识别地表覆盖的地块信息,基于对多时相GF-1影像进行云影检测,并处理生成影像的光谱、归一化植被指数(NDVI)、亮度等特征,采用面向地块对象的分类方法提取甘蔗、水稻和香蕉的作物信息。【结果】根据混淆矩阵评价分类的结果可知,提取大宗农作物的总体精度为90.08%,Kappa系数达0.85,满足农业成果应用的精度要求。【结论】利用有效影像数据,结合地块数据完成作物信息提取,该技术方法能够准确提取丘陵地区大宗农作物信息,为解决南方多云雨丘陵地区提取作物信息难题提供了有效途径。     

面向水源地保护的地块尺度桉树遥感识别方法研究

速生桉人工林具有生长速度快、轮伐周期短的特点,大量、单一的速生桉种植给水源地的水土保持及生物多样性带来潜在威胁。为加强饮用水水源保护区环境管理,开展了面向水源地保护的地块尺度桉树遥感识别方法研究。以广西南宁市重要饮用水保护区——大王滩水库为对象,基于高分一号16 m分辨率影像提取库区水域信息和边界,进而向外缓冲500 m获得研究区范围;然后以谷歌高分辨率影像为数据源,利用人机交互方法获取研究区内的精细地块信息;最后结合多时相中分遥感影像计算地块的多维光谱特征,并利用基于地块的面向对象分类方法提取桉树、其他林地、耕地、建设用地等土地覆盖信息。结果表明,基于地块尺度的桉树识别方法能够获得较好的提取效果,总体分类精度为90.24%,Kappa系数为0.88,其中桉树识别的用户精度及生产者精度分别达到94.87%和97.37%,能够满足应用需求。研究发现桉树种植面积高达4 960.03 hm~2,占研究区面积的35.02%,面积比例远高于其他树种,可能对水源区生态环境带来不利影响,建议有关部门加强对水源区桉树种植及砍伐的管控,确保饮用水保护区的生态环境质量。     

基于国产高时空分辨率卫星影像的作物种植信息提取研究

在面向对象技术支持下,首先利用高空间分辨率ZY-3遥感影像提取农田地块专题信息;然后在地块边界控制下以地块对象为单元融入HJ-1及GF-1中分传感器的多时相光谱信息,获取作物生长关键期内的时间序列光谱特征;最后,结合不同作物的物候差异性规律构建作物种植信息提取模型,对甘蔗和水稻进行识别。结果表明,所有地类的总体分类精度为86.80%,Kappa系数为0.84,总体分类效果良好。甘蔗的制图精度和用户精度分别达到92.11%和90.91%,水稻的制图精度和用户精度分别达到88.89%和90.91%。说明协同利用国产卫星的高空间和高时间分辨率影像数据提取作物种植信息确实可行,可作为作物种植面积和种植结构的精细化、快速调查方法。     

广西乡村休闲旅游示范点空间分布特征及其影响因素

【目的】分析广西乡村休闲旅游示范点的空间分布类型、集中度及均衡度等空间分布特征,以及影响空间分布的主要因素,为进一步促进乡村休闲旅游资源整合、产业发展布局优化提供科学依据。【方法】以335个广西乡村休闲旅游示范点（以下简称示范点）为研究对象,采用最邻近指数、泰森多边形和变异系数、地理集中指数、核密度分析等地理空间分析方法研究示范点空间分布类型、空间分布集中度和均衡度;采用缓冲区分析、近邻分析、相关分析及灰色关联分析等方法研究广西乡村休闲旅游影响因素。【结果】广西乡村休闲旅游示范点整体上呈显著集聚的空间分布特征,但集中化程度不高。各市域示范点空间分布特征存在差异,11个地级市示范点呈集聚分布,其他呈均匀分布。示范点空间分布不均衡,呈现三级·四区·多中心布局特点;玉林为一级中心,属高值密度区;桂林、南宁、北海和百色东南为二级中心,属中—高值密度区;防城港、河池东、贵港东北和钦州东北为三级中心,属中值密度区;梧州、柳州、贺州和崇左集聚中心不明显,属低值密度区。各因素对示范点空间分布的影响程度存在差异,地形水系、陆路交通及客源市场等因素与示范点空间分布存在显著的强相关性,是影响示范点空间分布的主要因素;农业发展和旅游发展与示范点空间分布关联度大,是影响示范点空间分布的重要因素;经济人口与示范点空间分布关联度相对较小,是次级影响因素。【建议】加强交通网络构建,优化交通网络布局,有效提升交通可达性,提升旅游目的地吸引力。优化空间规划与布局,整合区域优势旅游资源,推动乡村休闲旅游区域联动集聚发展。深度开发广西乡村地形地貌、水系、植被及气候等景观资源,充分挖掘民族文化、乡土文化和农耕文化等内涵特色,构建区域差异化的乡村休闲旅游产品体系。     

广西主导农业经济产业发展变化分析与对策建议

为掌握主导农业经济产业发展状况,通过国家统计局官方网站,获取广西甘蔗、柑橘、蚕桑、香蕉产业2011—2021年种植面积和总产量数据,计算不同产业单产量,基于种植面积、产量和单产研究不同产业发展变化情况。统计分析发现,甘蔗、柑橘和蚕桑茧种植面积和产量位居全国榜首,甘蔗种植规模呈下降趋势,甘蔗单产逐年增产,柑橘种植规模呈增长趋势,柑橘单产稳步提高,桑树种植规模呈先增后减趋势,桑蚕茧单产较平稳;香蕉种植面积排名全国第三,产量及单产位列全国第二,种植规模缩减趋势明显,单产逐年提高。虽然广西主导农业经济产业取得较好成效,但仍存在产业发展不平衡、技术落后、缺乏自主品牌、产业链短等突出问题,建议进一步加强政府扶持引导、加强科技创新、加强技术培训、加强企业培育,以促进广西主导农业经济产业可持续发展。     

基于中高分影像的丘陵区柑橘种植地块提取

【目的】利用多源中高分影像探索广西富川县柑橘种植地块尺度遥感监测方法,为实现全区柑橘信息精准监测提供技术参考。【方法】以高分辨率影像和二调数据为基底,更新图斑形态边界,生成完整且稳定的地块数据;分别面向农作物、果园、林地地块对象,综合中高分影像光谱信息、纹理信息及时间序列影像特征,利用支持向量机分类器迭代识别柑橘信息;基于DEM计算柑橘地块实际面积。【结果】通过分析不同地物影像特征曲线发现,传统指数NDVI（1、4、12月）、RVI（9—12月）、LSWI（1、10和12月）及红边指数NDRE1（1—2月、10—12月）、MTCI（1、2、10和12月）、PSSRa（9—12月）、MCARI2（1月、9—12月）对于识别柑橘作物具有敏感性。本研究提取柑橘信息精度为93.4%,比前人柑橘作物提取成果精度更高、尺度更精细。研究区柑橘地块种植于坡地面积占20.26%,在DEM支持下计算柑橘种植总面积为18643.15ha,比采用投影面积测量方法增加148.49ha,一定程度上消除地形对面积统计的影响。提取结果表明富川县柑橘主要集中在麦岭镇、富阳镇、葛坡镇、福利镇、朝东镇等,而莲山镇、白沙镇、古城镇种植柑橘较少。【建议】为解决广西立地条件的难题,建议以低频高分影像更新地块边界,在地块数据基础上综合利用多星多时相中高分影像（尤其具有红边波段影像）提取作物信息,针对地形起伏较大区域,建议采用高精度DEM计算作物面积。     

基于无人机低空高光谱遥感影像的柑橘黄龙病植株监测模型

以广西壮族自治区柳州市鹿寨县平山镇九简村的柑橘（Citrus reticulata Blanco）为研究对象,通过地面人工实测判别柑橘黄龙病（HLB）植株,协同无人机低空遥感获取标定柑橘种植地块的高光谱影像;计算柑橘健康植株和HLB植株冠层感兴趣区域（ROI）的平均光谱,并对初始光谱进行异常数据剔除、平滑去噪和光谱变换,得到原始光谱、一阶微分光谱（FDR）和二阶微分光谱（SDR）;采用主成分分析法对其进行降维后,构建支持向量机（SVM）分类模型。结果表明,通过选择400～1 000 nm的特征波段,使用ArcGIS软件提取样本平均光谱,其全波段一阶微分光谱的训练集和测试集分类准确率分别达87.41%、84.67%,SVM分类模型参数分别为C=35.39、γ=0.01;使用ENVI软件提取样本平均光谱,其全波段一阶微分光谱的训练集和测试集分类准确率分别达92.39%、96.43%,SVM分类模型参数分别为C=5.06、γ=1.02。无人机低空遥感高光谱监测柑橘HLB具有可行性,可快速识别柑橘种植园地的HLB植株。     

基于高时空分辨率遥感数据协同的作物种植结构调查

[目的]充分发掘遥感影像的空间、时间和光谱等特征谱信息,探索地块基元支持下的多源遥感数据作物种植信息自动识别方法,为作物种植结构信息的快速、精细化调查提供借鉴.[方法]以广西扶绥县为研究区,通过对高空间分辨率影像的多尺度分割和对象廓线编辑,提取精细农田地块信息;以地块为基元获取覆盖作物生育期内的时序光谱特征;基于时序光谱及其变化定义与作物长势状况相关的描述参量,形成静态光谱与动态过程特征结合的多维特征空间,结合作物的物候节律特征构建作物种植信息提取模型,实现主要农作物种植结构信息的提取.[结果]依据上述方法绘制出广西扶绥县甘蔗、水稻和其他作物农田及草地、林地、水体、城镇建设用地等的精细地块图,其中,提取广西扶绥县甘蔗和水稻作物的总面积分别为82420.01和6806.67 ha,作物提取的总体分类精度为86.8%,Kappa系数为0.84.[结论]提取的广西扶绥县作物种植结构的成果满足使用精度要求,可为精准农业补贴投放、农业灾害定损等政策制定提供依据,而技术方法对于作物种植结构信息的快速、精细化调查具有借鉴意义.